Scraps review – posh frocks and meal deals in a class comedy
衣柜剧院，Bristoldaisy Kennedy和Mia Macleod与资本主义，阶级陈词滥调以及在这个聪明的双手雏菊和Mia中的生活成本。一个是工人阶级，另一个中产阶级。一个为此感到自豪，另一个为此感到尴尬。他们在他们之间喜欢品脱，工匠咖啡，芭蕾舞和用餐交易。一首关于工党的民间歌曲将由一个人表演，而另一首将进行法国风格的哑剧。他们当中哪个感觉很紧张，哪些是无忧无虑的？如果您开始做出假设，那就是这里要质疑的东西。黛西·肯尼迪（Daisy Kennedy）和米娅·麦克劳德（Mia MacLeod）的两撇子是一件旋转的素描，上面写着陈词滥调和生活危机的成本。这也是关于这些复杂问题发挥作用的成本
Gemini 2.5 Pro is Here—And it Changes the AI Game (Again)
Google已发布了Gemini 2.5 Pro，称其为迄今为止的“最聪明的AI模型”。由Google DeepMind团队开发的最新大型语言模型被描述为一种“思考模型”，旨在通过在响应之前通过内部进行措施来解决复杂问题。早期基准测试备份Google的信心：Gemini 2.5 Pro（实验[…] Gemini 2.5 Pro在这里 - 它更改了AI游戏（再次），首先出现在Unite.ai。
Seminar inspires students to seek the ‘why’ behind every belief
民主和分歧鼓励学生在同伴主导的讨论中以好奇心探索不同的观点，从而增强了他们对复杂问题的理解。
Build a Multi-Agent System with LangGraph and Mistral on AWS
在这篇文章中，我们探讨了如何在亚马逊基地上使用Langgraph和Mistral模型来创建一个强大的多代理系统，该系统可以通过解决问题解决问题来处理复杂的工作流程。这种集成使可以共同解决复杂问题，模仿人类式的推理和协作的AI代理的创建AI代理。
Reinforcement Learning Meets Chain-of-Thought: Transforming LLMs into Autonomous Reasoning Agents
大型语言模型（LLMS）具有明显的高级自然语言处理（NLP），在文本生成，翻译和摘要任务方面表现出色。但是，他们参与逻辑推理的能力仍然是一个挑战。传统的LLM旨在预测下一个单词，依靠统计模式识别而不是结构化推理。这限制了他们解决复杂问题的能力[…]强化后的学习符合经济链：将LLMS转化为自主推理代理商，首先出现在Unite.ai上。
LLMs Are Not Reasoning—They’re Just Really Good at Planning
大型语言模型（LLMS），例如OpenAI的O3，Google的Gemini 2.0和DeepSeek的R1，在解决复杂问题，产生类似人类的文本甚至精确编写代码方面表现出了很大的进步。这些先进的LLM通常被称为“推理模型”，因为它们可以分析和解决复杂问题的非凡能力。但是，这些模型实际上是理由的，[…] LLMS并不是推理 - 他们真的很擅长于unite.ai首先出现。
Dynamic Programming for Dummies (student stuff)
。动态规划是最优控制理论的基石。通过递归地将复杂问题分解为更小、更易于管理的子问题，它成为经济学中的有力工具。经济分析通常涉及具有长期后果的决策，而动态规划有助于模拟不同的代理在每个决策都取决于当前 […] 时如何做出最佳选择
What is Agentic Reasoning: How AI Agents Think, Learn, and Make Decisions ?
自主 AI 不再是一个未来的概念——它已经到来，正在改变行业。但是，什么使 AI 真正自主？代理推理使系统能够超越执行任务，独立解决复杂问题、适应变化并在不确定性中蓬勃发展。考虑电子商务中的 AI 代理实时动态调整库存。在黑色星期五期间，它可以分析实时销售数据、预测需求激增，并将库存从低绩效仓库重新分配到高需求地区。这种动态决策无需人工干预即可优化运营。代理推理的核心是结合机器学习、认知架构和实时反馈，以模仿类似人类的适应性。它处理结构化和非结构化数据，识别模式并迭代改进策略。为什么这很重要？代理推理支持自主业务流程、自适应客户支持和智能任务编排——而静态 AI 模型则不足。随着我们探索其构建
Guide: Så använder du Google Deep Research
Google Deep Research 代表了人工智能和机器学习领域的重大进步。科技巨头谷歌的这项研究计划专注于开发和实施深度学习算法来解决复杂问题。实际上，Google Deep Research 通过使用神经网络来分析大量数据来工作。这些网络建立在多层 […]《指南：如何使用 Google Deep Research》一文最先出现在 AI 新闻中。
Why AI Application Development Services Are Crucial for Innovative AI Startup Ventures
人工智能 (AI) 正在通过解决复杂问题和创造新的商业机会来改变行业。对于初创公司来说，AI 的潜力尤其诱人，因为它提供了一种颠覆市场并与规模更大、更成熟的参与者竞争的方法。然而，构建创新的 AI 解决方案需要许多初创公司所缺乏的专业知识、资源和基础设施。这就是 […]
Addressing Fragility through Integrated Peacebuilding
斯德哥尔摩国际和平研究所的这份《和平与安全洞察》论文探讨了在脆弱环境中改革援助提供的机会和过程。本文提倡一种综合的建设和平方法，以协作、长期和相互关联的方式共同解决多个复杂问题。它概述了在政治、捐助方和组织层面实现这一方法所需的变革。
An Open Letter to Harvard President, Alan Garber
Vinay Prasad，Substack 在过去的一年里，我对你处理复杂问题的方式印象深刻，包括学生抗议者和最近的总统选举。我觉得......
Breaking the Scaling Code: How AI Models Are Redefining the Rules
近年来，人工智能取得了长足进步。曾经在基本任务上举步维艰的模型现在擅长解决数学问题、生成代码和回答复杂问题。这一进步的核心是扩展定律的概念——这些规则解释了人工智能模型在成长、接受更多数据训练或获得支持时如何改进 […] 打破扩展代码：人工智能模型如何重新定义规则一文首先出现在 Unite.AI 上。
When Graph AI Meets Generative AI: A New Era in Scientific Discovery
近年来，人工智能 (AI) 已成为科学发现的关键工具，为研究开辟了新的途径并加快了创新的步伐。在各种人工智能技术中，图形人工智能和生成式人工智能特别有用，因为它们有可能改变科学家处理复杂问题的方式。单独来看，每一项技术[…]文章《当图形人工智能遇到生成式人工智能：科学发现的新时代》首次出现在 Unite.AI 上。
The future of the African Union
非洲联盟的未来 2024 年 12 月 12 日 — 下午 5:00 至下午 6:00 匿名（未经验证）2024 年 11 月 28 日查塔姆研究所和在线 Rt. Hon. Raila Odinga EGH，肯尼亚共和国前总理（2008 – 2013 年）、非洲联盟 (AU) 委员会主席候选人，讨论了非盟及其对该组织未来的愿景。在此次活动中，Rt. Hon.肯尼亚前总理（2008-2013 年）兼非洲联盟委员会主席候选人拉伊拉·奥廷加将探讨非洲联盟面临的复杂问题，并介绍他对非洲联盟未来的愿景。非洲联盟委员会主席穆萨·法基·马哈马特阁下的任期将于 2025 年 2 月结束。非盟于 2024 年
美国政府问责局发现美国食品药品管理局 (FDA) 负责确定药物是否安全有效。该机构还与药物赞助商和其他机构合作，支持治疗罕见疾病的药物的开发，并认识到其中涉及的独特挑战，例如评估药物在少数患者群体中的有效性。罕见疾病药物必须符合与其他上市药物相同的标准，但 FDA 审查人员可以灵活地确定符合标准所需的证据。在 FDA 内部，该机构的两个中心——药物评估和研究中心 (CDER) 和生物制品评估和研究中心 (CBER) 的工作人员负责审查药物申请。据 FDA 官员称，培训和与患者群体的接触是帮助确保该机构工作人员拥有审查罕见疾病药物申请所需专业知识的重要策略之一。该机构官员还表示，多层审查流程有助
EXPLAINER - A guide to COP29 climate jargon
随着联合国气候谈判解决从能源政策到全球财政援助等复杂问题，年度峰会已经形成了自己不断增长的词汇
How AI is Shaping the Future of Democratic Dialogue
在当今政治两极分化的世界中，在复杂的社会和政治问题上找到共同点变得越来越具有挑战性。随着社会变得越来越多元化，气候变化、移民和经济政策等关键问题上的分歧只会越来越大。让人们聚在一起就复杂问题达成共识通常需要时间、资源和公平的竞争环境 […] 这篇文章《人工智能如何塑造民主对话的未来》首先出现在 Unite.AI 上。
